ASR на CPU. Как выбрать бэкенд, настроить Triton и не потерять в точности

Можно ли развернуть ASR-модель на CPU без потери качества и производительности? 
Этот вопрос часто встает перед разработчиками, когда GPU недоступны или нужно оптимизировать ресурсы. Кажется, что компромиссы неизбежны, но так ли это на самом деле? В этой статье мы подробно разбираем, как MWS AI удалось продуктивизировать нейросетевые решения для распознавания речи на CPU, сохраняя при этом высокое качество и сопоставимую с GPU-кластерами точность. Вы узнаете о различных бэкендах, особенностях настройки Triton Inference Server и подводных камнях, с которыми столкнулись инженеры. Если вы работаете с ASR, оптимизацией инференса или просто ищете способы эффективного использования ресурсов, этот материал даст вам конкретные ответы и практические кейсы. Не упустите возможность узнать, как избежать ловушки усреднения метрик и добиться впечатляющих результатов.